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法學Python Pandas - 使用Seaborn繪製點圖並顯示觀測值的標準差
Seaborn中的點圖用於使用散點圖符號顯示點估計和置信區間。 seaborn.pointplot() 用於此目的。使用pointplot()方法中的置信區間ci引數值“sd”顯示觀測值的標準差。
假設我們的資料集以CSV檔案的形式給出，如下所示：Cricketers.csv
首先，匯入所需的庫：
import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
將資料從CSV檔案載入到Pandas DataFrame：
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")使用“學院”和“年齡”繪製點圖。使用置信區間引數值“sd”顯示觀測值的標準差
sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, ci = "sd")
示例
以下是完整的程式碼：
import seaborn as sb
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\Cricketers.csv")
sb.set_theme(style="darkgrid")
# plotting point plot with Academy and Age
# Display Standard Deviation of Observations using confidence interval parameter value "sd"
sb.pointplot( x = 'Academy',y = 'Age', data = dataFrame, ci = "sd")
# display
plt.show()輸出
這將產生以下輸出：
更新於：2021年9月30日
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